基于數(shù)據(jù)挖掘的模具業(yè)客戶流失分析.pdf

1、模具是典型的訂單驅(qū)動、以客戶需求為導向的產(chǎn)品，殘酷的競爭使得模具產(chǎn)品的利潤率在逐步下滑，而減少客戶流失對維持模具企業(yè)的利潤底線有著至關重要的影響。模具的設計制造是一個以知識和經(jīng)驗為基礎的創(chuàng)造性過程，在此過程中模具企業(yè)在交貨期、質(zhì)量、售后服務等方面提供的“服務質(zhì)量”是贏得客戶的核心競爭力。因此，對模具企業(yè)來說，分析客戶發(fā)生流失的原因從而提高自身服務質(zhì)量不僅對企業(yè)的成功至關重要，也是一個有著重要現(xiàn)實意義的研究課題。本文以應用數(shù)據(jù)挖掘技術進行

2、模具業(yè)的客戶流失分析為研究主題，主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面。
　　首先，明確模具客戶流失分析的研究思路。本文以數(shù)據(jù)挖掘作為客戶流失分析的技術支撐，對模具客戶細分的必要性進行分析之后，基于模具客戶的當前價值和潛在價值對客戶群進行了細分，并選取高價值模具客戶群作為客戶流失分析的對象。進一步，為了準確評估模具客戶發(fā)生流失的程度，基于模具客戶的訂單變化情況對模具業(yè)的客戶流失進行了相關定義，為下文進行客戶流失分析做了理論鋪墊。
　　

3、其次，對模具企業(yè)進行客戶流失分析的方法研究。本文利用統(tǒng)計學的相關技術來篩選屬性變量，以挑選對模具客戶流失影響較大的關鍵屬性作為模型的輸入，并基于模具企業(yè)實際業(yè)務數(shù)據(jù)的特點，對數(shù)據(jù)挖掘各算法的適用性進行綜合分析之后，選取決策樹C4.5算法作為建模的基準算法。另外，鑒于領域知識在模具行業(yè)客戶流失分析中的重要性，而傳統(tǒng)決策樹C4.5算法在建模過程中無法直接引入領域知識的不足，研究提出一種通過利用單調(diào)性約束來將領域知識應用到?jīng)Q策樹模型中的方法，

4、引入模具專家的領域知識來對已生成的決策樹進行“剪枝”。
　　最后，模具企業(yè)客戶流失分析的案例分析。本文以某大型模具企業(yè)為研究對象，以該企業(yè)的客戶信息和訂單數(shù)據(jù)為分析樣本，對樣本數(shù)據(jù)集做進一步屬性篩選和數(shù)據(jù)預處理之后，先用傳統(tǒng)決策樹C4.5算法建立客戶流失預測模型，再利用本文的算法引入模具專家的領域知識對決策樹模型進行剪枝，最終得到了簡約后的模型。并基于模型的預測精度、可理解性和合理性三個重要指標將兩個模型進行了對比分析，驗證了本文